02 2025 档案
摘要:概述 这篇文章没什么太多的干货,纯纯是一篇讨论和思考帖。 从业数据库领域三年有余了,从分库分表中间件到数据库团队内核学到了很多东西。也接触了很多项目,包括TiDB、Vitess、Polardb、StarDB等等。 国内的项目好像很多都聚焦于分库分表的概念,包括很多的数据库团队都在尝试这个概念的落地和
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摘要:开篇 京东自营和商家自运营模式,以及伴随的多种运营视角、多种组合计算、多种销售属性等数据维度,相较于行业同等量级,数据处理的难度与复杂度都显著增加。如何从海量的数据模型与数据指标中提升检索数据的效率,降低数据存算的成本,提供更可信的数据内容和多种应用模式快速支撑业务的数据决策与分析,是数据团队去年聚
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摘要:背景 随着分布式微服务的发展,一个普通的应用可能会依赖于许多其他服务,这给系统的限流降级、优化改造等操作带来了困难。在没有明确强弱依赖关系的情况下,我们很难有效地进行这些操作。为了解决这个问题,强弱依赖治理成为了一种科学的手段。通过强弱依赖治理,我们可以持续稳定地获取应用间的依赖关系、流量以及强弱等
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摘要:作者:京东零售 井亮亮 引言 近期在参与编写平台工程系列标准时,我发现开发者体验 (DevEx) 是一个不可忽视的关键因素,它对于构建一个成功的平台工程起到了重要的作用,DevEx 可以称之为平台工程的基础。基于我最近的学习和思考,我决定写这篇文章,想深入探讨一下 DevEx 对于内部开发平台的重要
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摘要:作者:京东科技 王先科 在我们的测试工作中,是不是经常遇到这样的情形,发生了线上问题,产品、研发或者测试同学一拍脑袋:当时怎么没有想到,怎么给漏掉了呢?明明是一个非常简单的事情,用大拇指都能想到的验证场景,为何当时就漏测了呢?但实际情况是,逃逸到线上的缺陷,疑难杂症式的极端异常的问题很少,大部分都不
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摘要:作者:京东零售 吴化斌 首先澄清几个误区: 1:两者都是基于内存计算的,任何计算框架都肯定是基于内存的,所以网上说的spark是基于内存计算所以快,显然是错误的 2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数(相比于mapreduce计算模型而言),而不是shuffle次数,因为shuffle是根据数据重
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摘要:作者:京东零售 翟周伟 引言 大模型对搜推技术产生了深远的影响,极大地推动了搜推技术的演进趋势,使得搜推更加的智能化和个性化,然而在搜推中引入大模型时同样面临一系列的挑战,例如商品知识的幻觉,复杂查询的理解,个性化商品推荐,隐私和安全等问题。本文基于这个问题背景介绍下我们的技术实践,完整文章分为上下
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摘要:作者:京东科技 屠永涛 这是我参与创作者计划的第1篇文章 一、引言 在前端开发中,构建工具的选择和使用至关重要。Webpack 一直是前端构建工具的主流选择,但随着前端技术的发展,Vite 作为一种新兴的构建工具,以其快速的开发体验和现代化特性,逐渐受到开发者的青睐。 本文将结合黄金圆环法则,详细探
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摘要:1. 线程运行状态 1.1 total 1.2 timed_waiting 通过上图我们可以发现timed_waiting的topN线程都是查询国补资质的。 1.3 waiting 通过上图我们可以发现waiting的topN线程都是查询国补活动的。 1.4 线程分析 下面我们分析上述两种状态: 1
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摘要:作者:京东科技 张新磊 背景 随着DeepSeek-R1的官宣开源,DeepSeek迅速成为AI领域的热门话题,吸引了大量开发者和研究者的关注。这一开源举措不仅推动了技术的普及,也促使更多企业和机构加入到开源生态中。例如,国内大厂X度于2月14日宣布将在未来几个月推出文新大模型4.5系列,并计划从闭
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摘要:作者:京东科技 梁建军 第一刀:切开开源表象,DeepSeek确实把代码仓库甩上了GitHub,但这套开源策略藏着精妙算计。他们公开的是经过蒸馏的“成品模型”,而非原始训练框架:就像给你组装好的乐高战舰,却藏起了设计图纸。这种半开放式开源既能吸引开发者构建生态,又守住了核心Know-How。反观Op
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摘要:作者:京东零售 姜海 上线不足一月,其全球累计下载量已达4000万,反超ChatGPT成为全球增长最快的AI应用,并且完全开源。那么究竟DeepSeek有什么魔力,能够让大家趋之若鹜,他又将怎样改变世界AI格局和我们的生活,本篇文章将进行简要解析。 DeepSeek与ChatGPT对比 说到人工智能
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摘要:作者:京东零售 王加伟 一、概念解读(小白向) 我们打开deepseek官网,会发现对话框之下:有两个按钮,那他们的含义如何理解🤔?最近爆火的deepseek究竟指的是哪个模型?深度思考R1与联网搜索的作用? 接下来对常用概念做一些入门性质的介绍: 1、联网搜索: 比较好理解,我们知道LLM(大语
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摘要:作者:京东健康 王付刚 春节期间,DeepSeek的爆火无疑让大家对AI大模型有了全新的认识和体验。与其他大模型不同之处,DeepSeek不仅提供答案,还输出推理过程,这一功能引起了大家的震惊和担忧。在日常生活中,相信大家习惯于通过百度搜索、浏览小红书或者观看抖音等方式来寻找对普通感冒、小创伤等常见
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摘要:引言 多智能体的架构演进过程: 第一阶段:B商城工单自动回复,LLM和RAG结合知识库应答,无法解决工具调用。 第二阶段:京东招商站,单一Agent处理知识库问答和工具调用,准确率低 & LLM模型幻觉,场景区分度差。 第三阶段:京麦智能助手,引入multi-agent架构,master + sub
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摘要:前言 自2022年底ChatGPT发布以来,大模型成为非常火爆的话题。如何在生活和工作中把大模型用的更好、更具价值,业界一致认为Agent是其中一个重要的方向。下面就分享一下我们京东广告在Agent应用上的一些实践和经验,希望能给大家带来一定的启发和思考。 一、Agent 在京东广告投放中的应用 1
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摘要:引言 学术经历:博观约取、厚积薄发 专业的选择:勇于走出舒适区 在大学入学时,我选择了数理统计专业。然而,随着对专业的深入了解,我意识到单纯的理论研究并不能完全满足我对实践应用的渴望。关注计算机技术后,特别是人工智能和机器学习领域,我发现这不仅可以将统计学的理论应用于实际问题,还可以创造出具有实际价
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摘要:在当下的科技领域,DeepSeek 无疑是一颗耀眼的明星,近期关于它的话题热度持续飙升,引发了无数技术爱好者和行业从业者的热烈讨论。大家纷纷被其强大的大数据处理能力和广泛的应用前景所吸引,急切地想要深入探索和使用这一先进的模型。然而,当人们满怀期待地访问 DeepSeek 官网时,却遭遇了令人头疼的
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摘要:如果你想快速构建一个本地客户端应用的智能助手!! 如果你想使用 deepseek 替换一下openai ,体验国产之光!! 如果你是小白,不太懂复杂的操作,但是想快速使用!! 看这篇就够了~~~本次将带大家从0到1一步步搞起来,10分钟带你搞定。 动动小手点个赞,后面可以更新更多保姆级ai教程,私货
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摘要:一、前言 近期DeepSeek如此火爆,全民跃跃欲试,奈何频繁的【服务器繁忙,请稍后再试】,让探索的路上体验不佳。前驱力量紧接着发布【如何本地化部署DeepSeek】的指导,尝试过程中苦于自己电脑的硬件条件,运行7B/14B的结果确实让人也难以满意。 所以最佳解决思路呢,学习整合资源站在巨人肩膀,借
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摘要:本文参考网上资料学习,IDEA接入DeepSeek+私有化部署DeepSeek+Dify搭建智能助手+接入微信(个人电脑Windows和mac都可以安装),手把手保姆级教程。 一、IDEA接入DeepSeek 1)首先IDEA下载安装 Continue插件,如下图大概几分钟安装完成 “Continu
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摘要:#从第⼀步骤到第四步骤是完成DeepSeek本地部署和使⽤,可以满⾜中⼩企业环境的稳定 使⽤,第五步骤为基于AnythingLLM和本地数据进⾏训练(基于本地数据搭建本地知识 库): ⼀:京东云GPU云主机环境准备 ⼆:部署Ollama 三:运⾏DeepSeek模型 四:图形客户端使⽤ #第五步骤可
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